كيف تخفض نسبة الذكاء الاصطناعي في ورقتك الأكاديمية؟ افهم ما يفحصه Turnitin

قبل أن تبدأ إعادة الكتابة، افهم أمراً واحداً: بعض النصوص المُعلَّمة ليست مكتوبة بالذكاء الاصطناعي، لكن خصائصها تثير إيجابيات كاذبة. تقول Turnitin في أسئلتها الشائعة:

"Sometimes false positives (incorrectly flagging human-written text as AI-generated), can include content without a lot of structural variation, text that literally repeats itself, or text that has been paraphrased without developing new ideas." (أحياناً قد تشمل الإيجابيات الخاطئة -أي الإشارة الخطأ إلى نص بشري على أنه مكتوب بالذكاء الاصطناعي- محتوى بلا تباين هيكلي كبير، أو نصاً يكرر نفسه حرفياً، أو نصاً أُعيدت صياغته دون تطوير أفكار جديدة)

"If our indicator shows a higher amount of AI writing in such text, we advise you to take that into consideration when looking at the percentage indicated." (إذا أظهر مؤشرنا كمية أكبر من كتابة الذكاء الاصطناعي في مثل هذا النص، ننصحك بأن تأخذ ذلك في الحسبان عند النظر إلى النسبة المئوية المُشار إليها)

هذا يعني أن كتابتك إن افتقرت للتباين الهيكلي أو احتوت على تكرار حرفي، أو أُعيدت صياغتها دون إضافة أفكار جديدة، فقد يبلغ الكاشف عن نسبة ذكاء اصطناعي مبالغ فيها. لا يعني هذا أنك استخدمت الذكاء الاصطناعي، بل يعني أن هذه الخصائص تتداخل مع الأنماط الإحصائية للنصوص المولّدة به.

تُقدّم لك جملة الأسئلة الشائعة هذه ثلاثة أمور يمكنك فحصها في مسودتك الخاصة، وجميعها خصائص في الفقرة النهائية: هل يتنوّع الهيكل؟ هل يكرر نفسه؟ هل تقدّم كل فقرة حجةً لم يسبقها إليها ما قبلها؟ ما لا تفعله الجملة هو القول أي تعديلات استخدمت للوصول إلى هناك. والتعديلات التي تغيّر الإحصاءات فعلياً هي محاولتنا لذلك الجزء يدوياً.

ليس كل ما في ورقتك يُحلَّل. تنصّ الأسئلة الشائعة:

"This qualifying text includes only prose sentences, meaning that we only analyze blocks of text that are written in standard grammatical sentences and do not include other types of writing such as lists, bullet points (short non-sentence structures), or other non-sentence structures." (يشمل هذا النص المؤهل الجمل النثرية فقط، ما يعني أننا نحلل فقط كتل النص المكتوبة بجمل نحوية معيارية ولا تشمل أنواعاً أخرى من الكتابة مثل القوائم أو النقاط bullet points -البُنى القصيرة غير الجملية- أو البُنى غير الجملية الأخرى)

القوائم والنقاط والبُنى القصيرة غير الجملية خارج نطاق التحليل. فإذا أظهر تقريرك نسبة مئوية، فهي محسوبة من الجمل النثرية فقط، لا من المستند بأكمله.

هذا يشير أيضاً إلى استراتيجية: إذا كانت حججك موجودة في فقرات نثرية، فهذه الفقرات هي ما يفحصه الكاشف. عند إعادة الكتابة، ركّز جهدك على تلك الفقرات. لا داعي للقلق من كشف الذكاء الاصطناعي بشأن القوائم والجداول. وأما أي الجمل داخل تلك الفقرات يجب أن تبقى كما هي، فهذه مسألة أخرى.

فهم كيف يمنح الكاشف الدرجات يفسّر لماذا تنجح بعض التنقيحات وتفشل الأخرى. تصف Turnitin العملية:

"When a paper is submitted to Turnitin, sentences from the submission are extracted and segmented into overlapping sections for prediction analysis. Each segment is classified by the AI detection model and given a value between 0 and 1, denoting the probability of the text being likely human or AI-generated." (عند تقديم ورقة إلى Turnitin، تُستخرَج الجمل من التقديم وتُجزَّأ إلى أقسام متداخلة لتحليل التنبؤ. يُصنَّف كل قسم بواسطة نموذج كشف الذكاء الاصطناعي ويُعطى قيمة بين 0 و1، تدل على احتمال أن يكون النص بشرياً على الأرجح أو مولّداً بالذكاء الاصطناعي)

كل قسم يأخذ قيمة بين 0 و1، تمثّل احتمال كونه مولّداً بالذكاء الاصطناعي. لكن النموذج لا يعمل بالمقاييس التي تراها غالباً في منشورات المدونات:

"Our model is not explicitly programmed to evaluate specific signals such as 'burstiness,' 'perplexity,' or other individual metrics sometimes referenced in public discussions." (نموذجنا غير مبرمج صراحةً لتقييم إشارات محددة مثل 'التباين' أو 'الارتباك' أو المقاييس الفردية الأخرى التي يُشار إليها أحياناً في النقاشات العامة)

"Instead, it learns statistical patterns from our training data." (بل إنه يتعلّم الأنماط الإحصائية من بيانات التدريب الخاصة بنا)

الإشارة الأساسية هي احتمال الكلمات:

"Our classifiers are trained to detect these differences in word probability and are adept at the particular word probability sequences of human writers." (مُصنّفاتنا مُدرَّبة على كشف هذه الفروقات في احتمال الكلمات وماهرة في سلاسل احتمال الكلمات الخاصة بالكتّاب البشر)

ربطاً لهذا بقسم الإيجابيات الخاطئة: النصوص الرتيبة هيكلياً والمتكررة تُعلَّم لا لأنها 'تبدو كالذكاء الاصطناعي' بطريقة سطحية ما، بل لأن سلاسل احتمال كلماتها تشبه تلك الخاصة بالنصوص المولّدة بالذكاء الاصطناعي. فالكتابة البشرية تميل إلى قدر أكبر من اللاانتظام في اختيار الكلمات، بينما تميل كتابة الذكاء الاصطناعي إلى اختيار الكلمات عالية الاحتمال.

بجمع ما سبق:

1. نقّح الفقرات النثرية، لا القوائم. الكاشف يحلل الجمل النثرية المعيارية فقط. القوائم والنقاط والبُنى القصيرة في الجداول خارج نطاق التحليل.
2. زِد التباين الهيكلي. افتقار التباين الهيكلي سبب شائع للإيجابيات الكاذبة. إذا كانت فقراتك كلها متشابهة الطول والهيكل، جرّب التنويع في طول الجمل والأنماط النحوية.
3. قلّل التكرار. التكرار الحرفي يرفع درجة الذكاء الاصطناعي. إذا قالت فقرتان الشيء نفسه، ادمجهما أو اجعل الثانية تقدّم الحجة فعلياً.
4. طوّر الفكرة، لا الصياغة فقط. ما تسمّيه الأسئلة الشائعة هو إعادة صياغة 'دون تطوير أفكار جديدة'، لذا فالاختبار الذي توحي به هو: هل تحمل الفقرة الآن شيئاً لم تكن تحمله من قبل؟ فلا تقول شيئاً عن التعديلات التي تجريها على طول الطريق، واختيار كلمة أوضح جزء طبيعي من تنقيح أي شيء.
5. افهم وحدة التقييم. كل قسم يُقيَّم بشكل منفرد، لذا ففقرة مُعلَّمة واحدة لا تعني أن الورقة كلها مكتوبة بالذكاء الاصطناعي. التقرير يُعطيك احتمالات لكل قسم على حدة، لا حكماً واحداً شاملاً.

خفض نسبة الذكاء الاصطناعي لا يتعلق بإيجاد الأداة الصحيحة أو الأمر الصحيح. بل يبدأ بفهم ما يفحصه الكاشف. Turnitin يحلل الجمل النثرية فقط. القوائم والبُنى القصيرة خارج النطاق. النموذج يصنّف بناءً على سلاسل احتمال الكلمات، لا التباين أو الارتباك، وكل قسم يُقيَّم بشكل مستقل. النصوص القليلة التباين الهيكلي أو المتكررة حرفياً أو المعاد صياغتها دون تطوير أفكار جديدة معرّضة أكثر للإشارة الخاطئة.

بعد الحصول على تقريرك، انظر أي الفقرات النثرية مُعلَّمة واعر عليها: نوّع الهيكل، قلّل التكرار، وطوّر الحجج الجوهرية. لا تحتاج إلى لمس القوائم أو الجداول أو الاقتباسات. إبقاء النص غير الملموس كما هو هو الفكرة كاملة وراء إعادة كتابة الفقرات التي عَلَّمها تقرير Turnitin فحسب.